Neuropsychiatric symptom clusters targeted for treatment at earlier versus later stages of dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize clusters of neuropsychiatric symptoms targeted for tracking the disease course in people with dementia, in relation to stage. METHODS: Baseline symptoms from 2922 subjects from two datasets (one clinic based, one online) were aggregated. Common neuropsychiatric symptoms identified by patients/carers as targets of treatment using a dementia SymptomGuide™ were selected. The Global Deterioration Scale was used for clinic staging, and an artificial neural network algorithm, for staging online subjects. Symptom clusters were detected using multiple correspondence analysis and connectivity graph analysis based on relative risk (RR). In a connectivity graph, each pair of nodes (representing symptoms) is connected if their co-occurrence is statistically significant; direction is indicated as positive if RR > 1 and negative otherwise. RESULTS: Neuropsychiatric symptoms were targeted for treatment in 1072 patients (37%). Agitation (37%) and sleep disturbances (28%) were most common symptoms. One cluster (in people with cognitive impairment, no dementia (CIND) or mild dementia) showed significant co-occurrence of anxiety and restlessness; decreased initiative was chiefly seen in isolation. A second cluster (in moderate/severe dementia) was defined by significant co-occurrence of delusions and hallucinations with sleep disturbances; in these subjects, decreased initiative was related to aggression. CONCLUSIONS: Two analytical methods identified neuropsychiatric symptom clusters targeted to track the disease course. In CIND/mild dementia, a profile of decreased initiative distinct from depression suggests possible executive dysfunction. In moderate/severe dementia, targets more reflected psychotic symptoms. Visual data displays allow the relationships between multiple symptoms to be considered simultaneously, which commonly is how they present in patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».